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K-SVD

K-SVD是一種經(jīng)典的字典訓(xùn)練算法，依據(jù)誤差最小原則，對(duì)誤差項(xiàng)進(jìn)行SVD分解，選擇使誤差最小的分解項(xiàng)作為更新的字典原子和對(duì)應(yīng)的原子系數(shù)，經(jīng)過(guò)不斷的迭代從而得到優(yōu)化的解。

這個(gè)程序主要講述了數(shù)據(jù)挖掘中K均值算法的應(yīng)用

這個(gè)程序主要講述了數(shù)據(jù)挖掘中K均值算法的應(yīng)用

標(biāo)簽： 程序數(shù)據(jù)挖掘 K均值算法

上傳時(shí)間： 2014-01-16

上傳用戶：wangyi39
數(shù)據(jù)隱私保護(hù)K-匿名問(wèn)題的動(dòng)態(tài)多次發(fā)布類似m-invarience算法

數(shù)據(jù)隱私保護(hù)K-匿名問(wèn)題的動(dòng)態(tài)多次發(fā)布類似m-invarience算法

標(biāo)簽： m-invarience 數(shù)據(jù) 匿名動(dòng)態(tài)

上傳時(shí)間： 2014-01-24

上傳用戶：253189838
該系統(tǒng)將溫度數(shù)據(jù)以類似股票K線顯示方式進(jìn)行分析

該系統(tǒng)將溫度數(shù)據(jù)以類似股票K線顯示方式進(jìn)行分析，可對(duì)不同的測(cè)溫點(diǎn)進(jìn)行分析

標(biāo)簽： 溫度數(shù)據(jù) 分

上傳時(shí)間： 2013-12-26

上傳用戶：zhangyi99104144
KNN K-nearest neighbor rule for classification

KNN K-nearest neighbor rule for classification

標(biāo)簽： classification K-nearest neighbor rule

上傳時(shí)間： 2016-10-30

上傳用戶：yangbo69
K-means clustering using Berkeley DB

K-means clustering using Berkeley DB

標(biāo)簽： clustering Berkeley K-means using

上傳時(shí)間： 2013-12-01

上傳用戶：caozhizhi
介紹了基于Altera 公司的CPLD 芯片F(xiàn)L EX10 K,以及利用VHDL 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)多位二進(jìn) 制碼轉(zhuǎn)換成8421BCD 碼的原理、設(shè)計(jì)思路和軟件實(shí)現(xiàn)。

介紹了基于Altera 公司的CPLD 芯片F(xiàn)L EX10 K,以及利用VHDL 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)多位二進(jìn) 制碼轉(zhuǎn)換成8421BCD 碼的原理、設(shè)計(jì)思路和軟件實(shí)現(xiàn)。

標(biāo)簽： Altera 8421 CPLD VHDL

上傳時(shí)間： 2016-11-03

上傳用戶：manking0408
一個(gè)關(guān)于k最近臨法分類的matlab程序

一個(gè)關(guān)于k最近臨法分類的matlab程序

標(biāo)簽： matlab 分類程序

上傳時(shí)間： 2014-01-19

上傳用戶：CHENKAI
K-mean算法

K-mean算法，并通過(guò)了IRIS數(shù)據(jù)的測(cè)試。

標(biāo)簽： K-mean 算法

上傳時(shí)間： 2013-12-18

上傳用戶：shawvi
基于matlab的K均值聚類程序。其中用IRIS數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證

基于matlab的K均值聚類程序。其中用IRIS數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到了很好的結(jié)果。文件中包含了演示后的結(jié)果圖

標(biāo)簽： matlab IRIS K均值聚類

上傳時(shí)間： 2014-01-21

上傳用戶：lizhizheng88
對(duì)一個(gè)50個(gè)結(jié)點(diǎn)（更多的節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)只需要修改模塊中的標(biāo)量維數(shù)就行）的復(fù)雜非線性耦合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行同步化仿真。首先生成K矩陣

對(duì)一個(gè)50個(gè)結(jié)點(diǎn)（更多的節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)只需要修改模塊中的標(biāo)量維數(shù)就行）的復(fù)雜非線性耦合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行同步化仿真。首先生成K矩陣，然后運(yùn)行simulink，即可得到50個(gè)洛侖茲混沌節(jié)點(diǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的同步化曲線。

標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn) 修改仿真

上傳時(shí)間： 2014-01-14

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